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Transaction Search bietet Ihnen einen visuellen Editor, mit dem Sie alle aufgenommenen Spans mithilfe von Attributen durchsuchen und analysieren können. Sie können den visuellen Editor verwenden, um Transaktionsspannen einzugrenzen und interaktive Visualisierungen zu erstellen, um Probleme in Ihren verteilten Anwendungen zu beheben. Sie können auch die Abfragesprache von CloudWatch Logs Insights verwenden, um Ihre Zeitspannen zu analysieren. In diesem Thema wird beschrieben, wie Sie auf den Visual Editor zugreifen und ihn verwenden.
Der visuelle Editor
Das folgende Verfahren beschreibt, wie Sie auf den visuellen Editor zugreifen.
Um auf den visuellen Editor zuzugreifen
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Öffnen Sie die CloudWatch Konsole unter https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/
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Wählen Sie im Navigationsbereich Application Signals und dann Transaction Search aus.
Verwenden Sie Span-Attribute wie Servicename, Span-Dauer und Span-Status, um Transaktionsspannen schnell einzugrenzen. Sie können auf diese und weitere Filter auf der rechten Seite des visuellen Editors unter Filter auswählen zugreifen.
Dieser visuelle Editor schlägt eine Liste von Attributen in der Spanne vor. Zu diesen Attributen gehören Attribute, die durch automatische Instrumentierung hinzugefügt wurden, und benutzerdefinierte Attribute, die durch benutzerdefinierte Instrumentierung hinzugefügt wurden.
Wählen Sie einen Span-Schlüssel aus und geben Sie einen Wert ein, um die Ergebnisse für die Spanne zu verfeinern. Sie können Spannen mithilfe verschiedener Operationen filtern, z. B. „Ist gleich“, „Ist nicht gleich“ und mehr.
Formate abfragen
Sie können Abfragen im Visual Editor in verschiedenen Formaten ausführen. In diesem Abschnitt werden die einzelnen Formate beschrieben.
Auflisten
Zeigen Sie Spans oder Span-Ereignisse in einem Listenformat an, in dem Informationen zu jeder Spanne angezeigt werden. Verwenden Sie diese Art der Analyse, um einzelne Zeitspannen zu analysieren, bestimmte Transaktionen zu verstehen oder eindeutige Muster in Transaktionsereignissen zu identifizieren. Zu den weiteren Anwendungsfällen gehören die folgenden:
Anwendungsfälle
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Beheben Sie Probleme mit Kundensupport-Tickets
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Suchen Sie nach APIs Abhängigkeiten, z. B. Datenbankabfragen, deren Ausführung länger als 1000 Millisekunden dauert
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Lokalisieren Sie Bereiche mit Fehlern
Die folgenden Screenshots zeigen, wie Sie mit dieser Art von Analyse Probleme bei einem Kundensupport-Ticket beheben können.
Beispielszenario
Filtern Sie im visuellen Editor nach allen Transaktionsspannen mit einem bestimmten Kundenproblem. Bevor Sie Ihre Abfrage ausführen, wählen Sie in der Dropdownliste Visualisieren als die Option Liste aus.
Die Ergebnisse zeigen eine Liste von Spans, in der Sie eine Trace-ID auswählen können, um den end-to-end Verlauf der Transaktion abzurufen und die Ursache des Problems zu ermitteln.
Zeitreihen
Zeigen Sie Zeitspannen oder Ereignisse im Zeitverlauf an. Verwenden Sie diese Art der Analyse, um Trends und Spitzenwerte bei der Transaktionsaktivität zu untersuchen. Andere Anwendungsfälle umfassen die folgenden:
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Visualisieren Sie Latenz
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Visualisieren Sie die Häufigkeit von Spannen
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Visualisieren Sie die Leistung
Die folgenden Screenshots zeigen, wie Sie mit dieser Art von Analyse die p99-Latenztrends für eine API anzeigen können.
Beispielszenario
Filtern Sie im visuellen Editor nach dem Service und der API, die Sie analysieren möchten.
Bevor Sie Ihre Abfrage ausführen, wählen Sie in der Dropdownliste Visualisieren als die Option Zeitreihen aus. Wählen Sie P99 für die Dauerstatistik aus der Dropdownliste Zeitraum anzeigen als aus.
Die Ergebnisse zeigen einen Latenztrend für den Service, wobei die X-Achse des Diagramms für die Zeit und die Y-Achse für die Dauer von p99 steht.
Sie können einen Punkt im Diagramm auswählen, um korrelierte Zeitspannen und Spannenereignisse anzuzeigen.
Gruppenanalyse
Aggregieren Sie Zeitspannen oder Spannenereignisse auf der Grundlage bestimmter Attribute wie Konto IDs - und Statuscodes, um statistische Kennzahlen anzuzeigen. Verwenden Sie diese Art der Analyse, um Spannweiten in Clustern zu analysieren, verschiedene Gruppen zu vergleichen und Trends auf Makroebene aufzudecken. Zu den weiteren Anwendungsfällen gehören die folgenden:
Anwendungsfälle
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Identifizieren Sie die wichtigsten Kunden, die von einem Serviceausfall betroffen sind
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Identifizieren Sie die Verfügbarkeitszonen mit den meisten Fehlern
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Identifizieren Sie die langsamsten Datenbankabfragen
Die folgenden Screenshots zeigen, wie Sie mit dieser Art von Analyse die Kunden ermitteln können, die am häufigsten von einem Serviceausfall betroffen sind.
Beispielszenario
Im visuellen Editor filtern Sie nach dem Dienst, bei dem Probleme auftreten.
Bevor Sie Ihre Abfrage ausführen, wählen Sie in der Dropdownliste Visualisieren als die Option Gruppenanalyse aus. Gruppieren Sie Ihre Abfrageergebnisse nach account.id und begrenzen Sie die Anzahl der Ergebnisse auf 10.
Die Ergebnisse zeigen die 10 Kunden, bei denen die meisten Fehler aufgetreten sind.
CloudWatch Loggt Einblicke
Sie können CloudWatch Logs Insights verwenden, um Ihre Zeitspannen zu analysieren.
Beispielabfrage
Die folgende Abfrage zeigt die fünf langsamsten Datenbankabfragen.
STATS pct(durationNano, 99) as `p99` by attributes.db.statement | SORT p99 ASC | LIMIT 5 | DISPLAY p99,attributes.db.statement
Beispielabfrage
Die folgende Abfrage zeigt, welche der fünf wichtigsten Dienste Fehler auslösen.
FILTER `attributes.http.response.status_code` >= 500 | STATS count(*) as `count` by attributes.aws.local.service as service | SORT count ASC | LIMIT 5 | DISPLAY count,service
